Розквіт штучного інтелекту зазвичай вимірюється за допомогою GPU Nvidia та капітальних витрат гіперскейлерів. Але центр обробки даних, повний сучасних чіпів, безглуздий, якщо він не може забезпечити достатньо електроенергії для їх роботи.
Тому потужність стає одним із найважливіших обмежень у інфраструктурі ШІ.
МЕА очікує, що споживання електроенергії дата-центрами світу зросте з приблизно 485 ТВт·год у 2025 році до близько 950 ТВт·год до 2030 року. Об’єкти, орієнтовані на ШІ, очікуються до зростання ще швидше.
Проблема полягає не лише в тому, скільки енергії використовує ШІ. Вона в тому, наскільки швидко з’являється цей попит. Центри обробки даних можна побудувати за кілька років, тоді як лінії передачі, підстанції та нові джерела енергії часто вимагають набагато більше часу.
GPU — це лише один рівень стеку ШІ
AI-кластерам потрібно більше, ніж процесори.
Тисячі прискорювачів вимагають мережевого з’єднання, перетворення електроживлення, охолодження та надійного підключення до електромережі. Зі зростанням щільності серверів вимоги до супутньої інфраструктури збільшуються.
Це створює ширшу ланцюжку постачання ШІ:
GPU → мережа → перетворення електроживлення → охолодження → підключення до мережі → виробництво електроенергії
Наше керівництво з інфраструктури ШІ показує, як інвестиційна історія вже розширилася за межі чіпів до енергетики та термального менеджменту.
Ключова відмінність полягає в тому, що деякі з цих обмежень не можна вирішити, просто замовивши більше обладнання.
Гіпермасштабувальник може здати більше GPU. Він не може миттєво створити нове високовольтне підключення.
Доступ до сітки стає все рідкіснішим
Техас пропонує один із найчіткіших прикладів.
Запити на потужність для запропонованих дата-центрів перевищили 700 ГВт, що значно перевищує поточне споживання дата-центрів у США. Регулятори почали посилювати правила підключення, оскільки частина цього попиту може походити від проектів, які ніколи не будуть реалізовані. Reuters описав цю проблему як ghost demand.
Це створює реальну фінансову проблему. Компанії комунальних послуг можуть інвестувати в інфраструктуру для проектів, які ніколи не з’являться, тоді як справжні AI-кампуси чекають роками на електроживлення.
| Вузьке місце штучного інтелекту | Чому це важливо |
|---|---|
| Підключення до сітки | Нові проекти можуть чекати роки |
| Transformers | Довгі терміни виробництва |
| Охолодження | Плотніші GPU генерують більше тепла |
| Генерація | Штучний інтелект вимагає надійного електропостачання 24/7 |
| Передача | Потужність може знаходитися далеко від центрів попиту |
Енергетичні компанії стають ігровими об’єктами ШІ
Цей вузький місце створює нову групу отримувачів штучного інтелекту.
Наприклад, Vertiv постачає системи управління електроживленням та охолодженням для центрів обробки даних і недавно уклала угоду про придбання спеціаліста з мікромережами Utility Innovation Group за суму до 2,6 млрд доларів США. Угода з Vertiv демонструє, наскільки цінними стають локальне виробництво та інфраструктура, незалежна від мережі.
Мікромережі важливі, бо вони можуть зменшити залежність від затриманих підключень до комунальних мереж, поєднуючи електрику з мережі з локальним виробництвом і зберіганням.
Комуніальні послуги також стають частиною торгівлі штучним інтелектом. NextEra Energy, Dominion Energy та інші постачальники енергії все частіше отримують переваги від довгострокового попиту, створеного гіпермасштабувальниками та розробниками центрів обробки даних.
Перспективи енергетики МАЕ передбачають, що відновлювані джерела енергії забезпечать значну частину додаткового попиту на дані-центри, але природний газ, ядерна енергетика та сховища також залишаться важливими, оскільки завдання ШІ потребують надійного живлення круглосуточно.
Це також змінює економіку майнінгу биткойну. Майнири вже контролюють цінні підключення до мережі в регіонах з дешевою електроенергією. Якщо компанії, що займаються ШІ, готові платити більше за ту саму електроенергію, деякі оператори можуть перенаправити потужність на високопродуктивні обчислення. Аналіз майнінгу в Coinpaper показує, що сама електроенергія стає обмеженим ресурсом.
Тому історія штучного інтелекту як інвестиційного напрямку може перейти від питання, хто виготовляє найшвидший чіп.